腾讯录用评估状态，心跳骤停

学历其实更加充当一个敲门砖的作用，公司看学校其实看的是学校的实力，有学校给你兜底。但既然是校招，企业能来你们学校还是有一定程度上认可的，这个时候就需要你展现自己了。无论什么时候能力都很重要，但更重要的是别人能看到，学历就像个敲门砖让人初步感觉你能力不会太差，但真正要有价值的，能够长远的还是能力，能力像把尖刀，可以帮你劈开那些阻碍。

常见的业务题架构理解篇Q1 Transformer模型主要由哪两部分组成？Q2 自注意力机制中的Q、K、V矩阵是什么缩写？Q3 多头注意力中"头"（head）指的是什么？Q4 位置编码的作用是什么？Q5 Encoder和Decoder结构的主要区别？Q6 为什么要使用残差连接（Residual Connection）？基础组件篇Q7 前馈神经网络（FFN）有多少层？Q8 Layer Normalization放在哪个位置？Q9 激活函数ReLU和GeLU的主要区别？Q10 词嵌入（Word Embedding）的维度代表什么？Q11 注意力掩码（Attention Mask）的作用是什么？Q12 为什么要使用dropout技术？训练基础篇Q13 预训练（Pre-training）的目标是什么？Q14 什么是语言模型中的"自回归生成"？Q15 数据并行的基本实现方式？Q16 什么是训练中的批量大小（Batch Size）？Q17 学习率（Learning Rate）过大会导致什么问题？Q18 训练损失（Training Loss）下降说明什么？模型应用篇Q19 什么是文本生成中的贪心解码（Greedy Decoding）？Q20 温度参数（Temperature）如何影响生成结果？Q21 模型推理时为什么要限制生成长度？基础概念篇Q25 参数量（Parameters）和计算量（FLOPs）的区别？Q26 什么是生成式AI（Generative AI）？Q27 预训练模型和传统NLP模型的核心区别？Q28 为什么大模型需要海量训练数据？Q29 什么是过拟合（Overfitting）现象？Q30 模型推理（Inference）是指什么过程？工程实践篇Q31 GPU显存不足时常见的解决方法？Q32 模型权重文件（Checkpoint）包含哪些内容？评估基础篇Q37 如何评估语言模型的生成质量？Q38 困惑度（Perplexity）指标的计算原理？

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简历发邮箱：**********地点：上海虹桥公司：汽车行业-智驾方向岗位：JAVA开发工程师（数仓方向）工作职业1. 参与数仓指标体系建设- 基于业务需求，使用 SQL 和 UDF 开发数据指标计算任务，构建企业级数据仓库。- 优化数仓模型，提升数据质量和查询性能，支持业务决策分析。2. 数据集成与 ETL 开发- 使用 Seatunnel 开发数据同步任务，实现跨源数据（如 MongoDB、业务库）的抽取、清洗和转换。- 基于 DolphinScheduler 设计和调度数据处理工作流，确保任务稳定运行。3. 业务埋点体系开发- 参与设计业务埋点方案，跟踪用户行为数据，支持产品优化和运营分析。- 开发埋点数据采集、清洗和入库的全流程处理逻辑。4. 技术协作与问题排查- 与后端团队协作，基于 Spring 框架开发数据服务接口。- 使用 Doris 等 OLAP 引擎优化指标查询性能，解决数据处理中的疑难问题。岗位要求：1. Java 编程基础扎实，- 熟练掌握面向对象编程（OOP），包括类、继承、多态、接口等概念- 深入理解 Java 容器类（如 List、Map、Set 的实现原理）- 熟悉多线程编程和常用设计模式2. 数据库与 SQL- 精通 SQL，包括复杂查询、索引优化、窗口函数等- 熟悉 MySQL 数据库设计和调优，了解事务隔离级别3. 后端开发框架熟练使用 Spring/Spring Boot 框架，理解依赖注入（DI）和 AOP 原理掌握 MyBatis 或其他 ORM 框架的使用4. 有大数据基础- 了解大数据组件 Hadoop 生态（HDFS、YARN、MapReduce）- 熟悉 Flink 或 Spark 的基本原理和使用场景- 掌握 SeaTunnel（或类似 ETL 工具）的数据同步开发5. 数据仓库知识- 理解数仓分层架构（ODS/DWD/DWS/ADS）- 掌握维度建模方法（星型 / 雪花模型）- 了解 OLAP 数据库（如 Doris、ClickHouse）的特点和适用场景